KEMAMPUAN PREDIKTIF EARNINGS DAN ARUS KAS DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS MASA DEPAN * YOLANDA DAHLER RAHMAT FEBRIANTO Universitas Andalas ABSTRACT

Transkripsi

1 KEMAMPUAN PREDIKTIF EARNINGS DAN ARUS KAS DALAM MEMPREDIKSI ARUS KAS MASA DEPAN * YOLANDA DAHLER RAHMAT FEBRIANTO Universitas Andalas ABSTRACT The objective of this study is to investigate whether earnings or operating cash flows have more predictive ability to predict future operating cash flows between firms reporting positive profit and firms reporting negative profit. Although prior study indicates a strengthening relationship between earnings and future operating cash flows for both firms reporting profits and losses, while relationship between current and future operating cash flows is neither increasing nor decreasing, our result indicates that both earnings and cash flows have ability to predict future operating cash flow for firms reporting positive profit. On the other hand, for firms reporting negative profit, earnings are not significant to predict future operating cash flows while current operating cash flows still have ability to predict future operating cash flows. Key words: earnings, current operating cash flows, future operating cash flows, firms reporting positive profit, firms reporting negative profit I. PENDAHULUAN Keputusan-keputusan ekonomi yang akan diambil oleh para pemakai laporan keuangan membutuhkan evaluasi terlebih dahulu atas kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba (kas atau setara kas) serta kepastian dari hasil tersebut. Para pemakai laporan keuangan dapat mengevaluasi kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas (dan setara kas) dengan lebih baik jika mereka mendapatkan informasi yang difokuskan pada posisi keuangan, laba, perubahan posisi keuangan, dan laporan arus kas perusahaan. Pelaporan keuangan merupakan salah satu bentuk pertanggungjawaban manajemen dalam pengelolaan sumber daya perusahaan terhadap berbagai pihak * Diseminarkan di Simposium Nasional Akuntansi (SNA) 9 Padang.

2 yang terkait dengan perusahaan selama periode tertentu. Menurut SFAC No.1, ada dua tujuan dari pelaporan keuangan, yaitu sebagai berikut. Pertama, memberikan informasi yang bermanfaat bagi investor, investor potensial, kreditur, dan pemakai lainnya untuk membuat keputusan investasi, kredit, dan keputusan serupa lainnya. Kedua, memberikan informasi tentang prospek arus kas untuk membantu investor dan kreditor dalam menilai prospek arus kas bersih perusahaan. Pada awalnya laporan keuangan hanya terdiri atas neraca dan laporan laba/rugi. Sebaliknya, laporan arus kas mulai diwajibkan pelaporannya pada tahun 1987 melalui SFAS No. 95. Di Indonesia kewajiban untuk melaporkan arus kas dimulai pada tahun 1994 dengan adanya Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) No. 2 yang menyatakan bahwa perusahaan harus menyusun laporan arus kas dan menyajikan laporan tersebut sebagai bagian yang tak terpisahkan (integral) dari laporan keuangan untuk setiap periode penyajian laporan keuangan. Tujuan utama dari informasi akuntansi adalah menyediakan informasi yang berguna dalam menilai jumlah, waktu, dan ketidakpastian bakal arus kas perusahaan. FASB dalam SFAC #1 menyatakan bahwa tujuan dari pelaporan keuangan adalah tidak tetap dipengaruhi oleh ekonomi, hukum, politik, dan lingkungan sosial dari tempat pelaporan keuangan itu berada (Supriyadi, 1999). Beberapa studi yang mengevaluasi pengaruh faktor lingkungan ekonomi dan sosial mendukung pernyataan tersebut. Mereka menemukan bahwa perbedaan kultural dan ekonomi menghasilkan perbedaan dalam hal bagaimana investor dan pengguna laporan keuangan lainnya menilai sejumlah informasi akuntansi yang sama. Dengan kata lain, adalah sangat mungkin bahwa tujuan pelaporan yang sama dapat diraih dengan menggunakan jenis informasi akuntansi yang berbeda

3 yang disebabkan oleh perbedaan faktor ekonomi dan lingkungan. Saat ini hasil empiris yang ditemukan di USA yang mendukung pernyataan FASB bahwa laba menyediakan informasi yang lebih baik dalam menilai arus kas masa depan dibandingkan dengan dengan arus kas itu sendiri, mungkin tidak dapat diaplikasikan di Indonesia (Supriyadi, 1999). Sejauh ini laporan keuangan, khususnya neraca dan laporan laba/rugi masih diyakini sebagai alat yang andal bagi para pemakainya untuk mengurangi risiko ketidakpastian dalam pengambilan keputusan-keputusan ekonomi. Namun, khusus mengenai laporan laba/rugi sampai saat ini masih terdapat kontradiksi atas simpulan yang dihasilkan berkaitan dengan manfaat isi informasi yang dikandungnya (Syafriadi, 2000). Namun, terdapat beberapa hasil penelitian yang mendukung nilai relevansi laba dalam memprediksi arus kas masa depan perusahaan. Barth et al. (2001) serta Kim dan Kross (2002) menyatakan bahwa laba memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi mendatang perusahaan, dan memiliki kemampuan yang lebih dibandingkan dengan dengan arus kas jika laba dipecah ke dalam beberapa komponen akrual. Bahkan, Kim dan Kross (2002) menegaskan bahwa kemampuan laba dalam memprediksi arus kas meningkat sepanjang waktu. Watson dan Wells (2005) dalam penelitiannya menyatakan bahwa untuk perusahaan yang berlaba, ukuran berbasis laba lebih baik dalam menangkap kinerja perusahaan dibandingkan dengan dengan arus kas, sedangkan untuk perusahaan yang merugi baik laba maupun arus kas tidak dapat menangkap kinerja perusahaan dengan baik. Dalam hal ini Kim dan Kross (2002) juga membedakan antara perusahaan yang melaporkan laba positif dan laba negatif.

4 Hasilnya menyatakan bahwa hubungan antara laba dan arus kas masa depan tetap menguat, sedangkan hubungan antara arus kas tahun berjalan dengan arus kas masa depan tidak meningkat maupun menurun. Berdasarkan perbedaan-perbedaan hasil penelitian mengenai kemampuan laba dan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan, maka penelitian ini bermaksud menguji kembali kemampuan tersebut dengan mengelompokkan perusahaan yang melaporkan laba positif dan laba negatif untuk melihat apakah akan diperoleh simpulan hasil yang sama dengan Kim dan Kross (2002). Tulisan ini meneliti apakah laba atau arus kas yang memiliki kemampuan lebih baik dalam memprediksi arus kas masa depan pada saat perusahaan melaporkan laba positif dan laba negatif. II. KAJIAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS 2.1 Penelitian Terdahulu Manfaat laporan arus kas telah dibuktikan oleh beberapa peneliti, salah satunya Bowen et al. (1986). Penelitian-penelitian kandungan informasi laba telah menunjukkan hasil yang relatif konsisten, namun penelitian kandungan informasi arus kas masih menunjukkan hasil yang belum konklusif (Ali, 1994). Beberapa peneliti melakukan pengujian untuk membandingkan manfaat informasi laba dan arus kas. Lee (1974) dalam Hodgson et al. (2000) menyatakan bahwa kebutuhan informasi investor dapat dipenuhi oleh arus kas, bukan laba akuntansi karena laba sangat rentan terhadap praktik manipulasi dan perubahan metode akuntansi.

5 Menurut Syafriadi (2000) dengan mengetahui sifat laba sebagai data seri waktu, maka perubahan laba tersebut bersifat acak dan ada korelasi yang serial. Hal ini menunjukkan bahwa laba memiliki potensi sebagai prediktor. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Wilson (1986) dan Ali (1994), yang meneliti mengenai isi informasi inkremental laba dengan hasil penelitian bahwa komponen laba akrual (atau total akrual yang didefinisikan sebagai kas operasi dikurangi laba) dan komponen dana (kas operasi) memiliki informasi inkremental apabila dana didefinisikan sebagai kas operasi. Bowen et al. (1986) lebih menegaskan dalam hasil penelitiannya bahwa arus kas sebagai prediktor arus kas adalah lebih baik dibandingkan dengan dengan laba, khususnya untuk periode prediksi 1 atau 2 tahun. Finger (1994) juga menguji mengenai relevansi laba untuk kemampuannya memprediksi laba dan arus kas masa depan, dan menyimpulkan bahwa laba adalah signifikan sebagai prediktor laba di masa depan sampai dengan periode 8 tahun di muka dan laba baik digunakan secara parsial maupun bersama-sama dengan arus kas merupakan prediktor yang signifikan juga bagi arus kas. Arus kas dalam periode jangka pendek adalah prediktor arus kas yang lebih baik dibandingkan dengan laba atas arus kas. Namun, hasil penelitian yang dilakukan oleh Parawiyati dan Baridwan (1998) yang juga meneliti kemampuan laba dan arus kas dalam memprediksi laba dan arus kas perusahaan manufaktur mempublik di Indonesia menemukan bahwa, baik dengan memasukkan faktor deflator (consumer price index) maupun tanpa faktor deflator tersebut, prediktor laba memberikan pengaruh yang lebih besar dalam memprediksi laba dan arus kas

6 untuk periode satu tahun ke depan dibandingkan dengan dengan prediktor arus kas. Syafriadi (2000) yang meneliti kemampuan laba dan arus kas dalam memprediksi laba dan arus kas menyatakan bahwa laba sebagai prediktor memang memiliki pengaruh yang lebih erat dengan laba dibandingkan dengan dengan prediktor arus kas dengan nilai t-hitung 3,913 yang signifikan pada alfa 0,05 untuk prediktor laba dan 3,715 untuk prediktor arus kas yang juga signifikan pada alfa 0,05. Sementara itu, ketika ia menguji kemampuan laba dibandingkan dengan dengan arus kas sebagai prediktor arus kas, hasilnya menunjukkan bahwa prediktor laba tidak memiliki hubungan yang erat dengan arus kas dibandingkan dengan dengan hubungan prediktor arus kas dengan arus kas masa depan yang signifikan pada alfa 0,05. Hasil penelitian Syafriadi (2000) ini senada dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Finger (1994) dan Bowen et al. (1986). Kusuma (2003) dalam penelitiannya menguji nilai tambah kandungan informasi laba dan arus kas, khususnya arus kas pada saat laba bersifat permanen. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa laba tidak mempunyai nilai tambah kandungan informasi di luar informasi yang diberikan oleh arus kas operasi. Arus kas operasi mempunyai nilai tambah kandungan informasi di luar informasi yang diberikan oleh laba serta memiliki nilai tambah kandungan informasi pada saat laba mengandung komponen transitori. Cheng et al. (1996) juga menguji nilai tambah informasi arus kas operasi ketika laba bersifat transitori. Secara umum hasilnya menunjukkan bahwa nilai tambah kandungan informasi arus kas operasi menunjukkan peningkatan ketika sifat permanen laba menurun. Nilai tambah kandungan informasi arus kas diduga

7 akan meningkat ketika laba mempunyai kemungkinan besar tersentuh oleh praktik-praktik manipulasi yang menyebabkan munculnya komponen transitori dalam laba. Supriyadi (1999) dalam penelitiannya mengenai kemampuan laba versus arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan menggunakan tiga model peramalan arus kas, yaitu cash flow model, earnings model, dan earnings-cash flow model. Berdasarkan pengujian hipotesisnya dinyatakan bahwa data arus kas memberikan informasi yang lebih baik untuk meramalkan arus kas masa depan dibandingkan dengan laba. Ia juga menegaskan bahwa laba menambah sedikit terhadap kemampuan arus kas dalam memprediksi arus kas masa depan. Hasil yang senada juga diperoleh oleh DeFond dan Hung (2001) yang juga menguji arus kas dan laba untuk memprediksi arus kas masa depan antara perusahaan dengan atau tanpa ramalan arus kas. Hasil penelitiannya mengindikasikan bahwa laba secara signifikan memiliki sedikit kemampuan dan arus kas secara signifikan memiliki kemampuan yang lebih besar untuk memprediksi arus kas masa depan di antara perusahaan-perusahaan dengan ramalan arus kas. Temuannya ini konsisten dengan permintaan partisipan pasar akan ramalan arus kas ketika laba secara relatif kurang informatif dan arus kas lebih informatif dalam memprediksi arus kas masa depan. Mereka mengekspektasi bahwa arus kas membantu partisipan pasar menginterpretasi informasi yang terkandung dalam laba, dan menilai viabilitas perusahaan. Partisipan pasar mungkin menggunakan arus kas untuk menginterpretasi informasi dalam laba, contohnya dengan membandingkan arus kas terhadap laba bersih karena arus kas kurang subjektif daripada akrual.

8 Barth et al. (2001) dalam hasil penelitiannya yang menguji kemampuan prediksi laba agregat tahun berjalan dan masa lalu untuk arus kas periode selanjutnya mengungkapkan bahwa laba tahun berjalan adalah signifikan dalam memprediksi arus kas satu tahun ke depan. Hasilnya juga mengungkapkan bahwa lags of earnings adalah signifikan dalam memprediksi arus kas periode berikutnya. Namun, karena laba agregat tahun berjalan bukan merupakan prediktor arus kas masa depan yang tidak bias, maka digunakanlah peran akrual dalam memprediksi arus kas masa depan. Hasilnya menunjukkan bahwa laba disagregat tahun berjalan secara signifikan memiliki kemampuan prediksi yang lebih dibandingkan dengan laba agregat tujuh tahun. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Kim dan Kross (2002) malah menyatakan bahwa kemampuan laba untuk memprediksi arus kas operasi masa depan meningkat dan peningkatan kemampuan prediksi ini sepanjang waktu bertahan untuk beberapa horizon peramalan. Mereka menggunakan tiga model untuk memprediksi arus kas operasi masa depan, yaitu earnings model, lalu earnings tersebut didisagregasi ke dalam arus kas dan komponen akrual yang disebut dengan full model. Untuk menilai kekuatan penjelas arus kas operasi dan komponen akrual, full model tersebut dipecahnya menjadi CFO model dan accrual model. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa kekuatan penjelas dari laba disagregat meningkat sepanjang waktu dan baik arus kas operasi maupun akrual tampak memiliki kontribusi dalam peningkatan ini. Rata-rata kekuatan penjelas dari laba disagregat meningkat dari 0.28 selama periode waktu menjadi 0.36 dalam periode waktu Akhirnya, hasilnya menunjukkan

9 bahwa hubungan antara laba tahun berjalan dan arus kas masa depan menguat sepanjang waktu. Di samping itu, uji Theil s U untuk full model mengindikasikan bahwa kemampuan CFO untuk memprediksi CFO satu tahun ke depan meningkat sepanjang periode sampelnya dan laba agregat memiliki peningkatan dalam kemampuannya untuk memprediksi arus kas operasi masa depan. Kim dan Kross (2002) dalam penelitiannya juga melakukan analisis sensitivitas, yaitu dengan mengelompokkan perusahaan menjadi perusahaan yang melaporkan laba positif dan yang melaporkan laba negatif. Mereka ingin melihat apakah laba perusahaan yang menderita kerugian memiliki asosiasi yang rendah dengan arus kas masa depan dibandingkan dengan perusahaan yang melaporkan laba positif. Hal itu penting karena Hayn (1995), dalam Kim dan Kross (2002), menemukan bahwa perusahaan yang melaporkan kerugian memiliki tingkat asosiasi yang rendah antara laba dan return saham dibandingkan dengan perusahaan yang melaporkan laba positif. Hasil penelitian Watson dan Wells (2005) juga menyatakan bahwa pada perusahaan yang berlaba ukuran kinerja yang berbasis laba memiliki keterkaitan yang tinggi dengan return saham dibandingkan dengan arus kas. Sebaliknya, pada saat perusahaan merugi, kekuatan penjelas dari model yang digunakannya berkurang dan terdapat koefisien negatif yang signifikan pada ukuran-ukuran kinerja sehingga disimpulkan bahwa baik ukuran berbasis laba maupun arus kas tidak ada yang dapat menangkap kinerja dengan baik. Namun, hasil penelitian Kim dan Kross (2002) mengindikasikan bahwa adanya hubungan yang menguat antara laba dan arus kas masa depan meskipun diperoleh hasil yang lebih lemah untuk perusahaan yang melaporkan laba. Dengan

10 demikian, adanya perusahaan yang berlaba ataupun merugi tidak mengubah simpulan hasilnya bahwa hubungan antara laba dengan arus kas masa depan meningkat sepanjang waktu. Sebaliknya, hubungan antara arus kas tahun berjalan dengan arus kas masa depan meningkat secara signifikan untuk perusahaan yang melaporkan rugi. Akan tetapi, signifikansi tersebut hilang untuk perusahaan yang berlaba yang artinya hubungan antara arus kas tahun berjalan dengan arus kas masa depan tidak meningkat maupun menurun Pengembangan Hipotesis Laba akrual didasarkan pada dua prinsip akuntansi, yakni pengakuan pendapatan dan prinsip penandingan. Prinsip pengakuan pendapatan meminta perusahaan untuk mengakui pendapatan ketika telah melaksanakan semua atau satu bagian substansial dari jasa-jasa yang harus diberikan dan penerimaan kas dari transaksi tersebut adalah pasti. Prinsip penandingan meminta perusahaan untuk mengakui semua biaya yang terkait dengan pendapatan dalam periode yang sama di mana pendapatan diakui. Karena proses akrual dianggap mengurangi masalah waktu dan masalah penandingan yang melekat di arus kas, maka diyakini bahwa laba lebih tepat menggambarkan kinerja perusahaan (Dechow, 1995 dalam Supriyadi, 1999). Saat ini penelitian dalam kegunaan laba untuk keputusan investasi didasarkan pada hipotesis bahwa laba merupakan proksi arus kas masa depan perusahaan (Beaver, 1968; Ball dan Brown 1968; Easton 1985 dalam Supriyadi, 1999). Namun, karena manajemen biasanya memiliki beberapa kebijakan sepanjang pengakuan akrual, laba akrual mungkin merupakan ukuran yang

11 mengganggu (noisy measure) atas kinerja perusahaan. Oleh karena itu, laba menjadi kurang andal sebagai ukuran kinerja perusahaan dibandingkan dengan data arus kas (Supriyadi, 1999). Perbedaan dalam faktor kultural dan ekonomi yang terjadi antara US dan Indonesia mungkin menyebabkan nilai yang berbeda untuk sejumlah informasi yang sama. Salah satu contoh faktor ekonomi yang mempengaruhi nilai informasi akuntansi adalah pengaruh dari tingkat inflasi atas informasi akuntansi yang berbasis biaya historis. Tingkat inflasi merupakan proksi dari kondisi ekonomi yang secara luas telah digunakan dalam studi ekonomi. Ndubizu (1992) dan Doupnik dan Salter (1995) menemukan bukti signifikan yang mendukung efek pengurang tingkat inflasi atas nilai informasi akuntansi di berbagai negara. Tingginya tingkat inflasi di Indonesia pada dekade tersebut dapat mengurangi manfaat sistem akuntansi berbasis biaya historis. Informasi akuntansi menjadi kurang relevan jika akuntansi berbasis historis. Tingkat inflasi yang tinggi akan menyebabkan laba berbasis biaya historis menjadi overstated. Sebagai akibatnya, nilai prediktifnya menurun. Oleh karena itu, data arus kas yang bebas dari pengaruh inflasi seharusnya memberikan indikasi arus kas masa depan yang lebih baik daripada laba. Informasi arus kas berguna untuk menilai kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas dan setara kas serta memungkinkan para pemakai mengembangkan model untuk menilai dan membandingkan nilai sekarang dari arus kas masa depan dari berbagai perusahaan. Informasi tersebut juga meningkatkan daya banding pelaporan kinerja operasi berbagai perusahaan karena dapat meniadakan pengaruh penggunaan perlakuan akuntansi yang berbeda

12 terhadap transaksi dan peristiwa yang sama. Informasi arus kas historis sering digunakan sebagai indikator dari jumlah, waktu, dan kepastian arus kas masa depan. Laba umumnya mengandung komponen transitori. Komponen transitori mungkin muncul karena berbagai macam alasan. Salah satu di antaranya adalah karena adanya perjanjian kompensasi atau perjanjian utang yang didasarkan pada laba akuntansi yang dilaporkan sehingga manajer terdorong untuk memanipulasi laba dengan cara-cara tertentu. Adanya komponen transitori dalam laba menyebabkan laba bersifat kurang permanen atau laba mempunyai persistensi yang rendah (Kusuma, 2003). Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, maka penulis merumuskan hipotesis alternatif sebagai berikut: H : Laba memiliki kemampuan lebih baik untuk memprediksi arus kas masa 1 depan dibandingkan dengan arus kas untuk perusahaan yang melaporkan laba positif. H : Laba memiliki kemampuan lebih baik untuk memprediksi arus kas masa 2 depan dibandingkan dengan arus kas untuk perusahaan yang melaporkan laba negatif. III. METODE PENELITIAN 3.1 Sampel dan Data Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan nonfinansial mempublik yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta dari tahun 1999 sampai tahun Selanjutnya sampel akan dipilih dengan teknik purposive

13 sampling dengan kategori ketersediaan data yang lengkap dari sampel tersebut dan akan dikelompokkan menjadi perusahaan yang melaporkan laba positif dan laba negatif. Data yang dibutuhkan adalah data sekunder, yakni data laba sebelum pospos luar biasa dan arus kas operasi perusahaan yang diperoleh dari laporan keuangan yaitu laporan laba rugi dan laporan arus kas. Di samping itu, juga data total aset dari tiap-tiap perusahaan yang akan digunakan sebagai faktor deflator. 3.2 Pengukuran Variabel a. Variabel Dependen Variabel dependen dalam penelitian ini adalah arus kas dari aktivitas operasi perusahaan periode setelah tahun amatan. Arus kas dari aktivitas operasi ini merupakan ikhtisar penerimaan dan pembayaran kas yang menyangkut operasi perusahaan. Jumlah arus kas yang berasal dari aktivitas operasi merupakan indikator yang menentukan apakah dari operasinya perusahaan dapat menghasilkan arus kas yang cukup untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar dividen, dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan sumber pendanaan dari luar. Arus kas operasi ini dapat diukur dalam cara Dechow et al. (1998), yakni: CFO = income before depreciation - interest expense + interest revenue taxes WC di mana WC = perubahan dalam piutang, persediaan, dan aktiva lancar lainnya dikurangi perubahan dalam utang, utang pajak, utang lancar lainnya, dan pajak ditangguhkan. b. Variabel Independen

14 Variabel independen yang digunakan adalah arus kas operasi tahun berjalan dan laba bersih sebelum pos-pos luar biasa tahun berjalan. Semua variabel akan dibagi dengan total aset dari perusahaan terkait pada periode amatan Model Empiris Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah gabungan earnings model dan CFO model yang digunakan oleh Kim dan Kross (2002), yakni sebagai berikut: Keterangan : CFO it+1 = α 0 + α 1 E it + α 2 CFO it + e t CFO it+1 = arus kas operasi perusahaan i pada tahun t+1 α 0 α 1, α 2 E it CFO it e t = koefisien konstanta = koefisien variabel independen = laba sebelum pos-pos luar biasa perusahaan i pada tahun t = arus kas operasi perusahaan i pada tahun t = variabel gangguan 3.4 Metode Analisis Untuk menganalisis model di atas digunakan teknik regresi linier berganda. Analisis regresi akan diujikan dua kali untuk kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif dan yang melaporkan laba negatif. Selanjutnya akan dihitung nilai F-test dan t-test tiap-tiap variabel independen untuk kedua kelompok perusahaan. Dari hasil uji t akan dapat dilihat variabel independen (laba bersih dan arus kas operasi tahun berjalan) manakah yang paling berkaitan erat

15 dan signifikan terhadap variabel dependen (arus kas operasi periode setelah tahun amatan) pada perusahaan yang berlaba positif dan perusahaan yang berlaba negatif. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Pengujian Hipotesis Pertama Statistik deskriptif untuk kelompok perusahaan berlaba positif terdapat dalam tabel 2. Hasil analisis regresi untuk pengujian hipotesis pertama dapat dilihat pada tabel 3. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa nilai adjusted R 2 adalah sebesar 0,231. Sebaliknya, nilai F hitung adalah sebesar 82,725 dan nilainya signifikan secara statistik pada alfa 0,05 sehingga model regresi dapat digunakan untuk memprediksi arus kas masa depan. Berdasarkan uji t, dapat dilihat bahwa variabel laba sebelum pos-pos luar biasa dan arus kas operasi tahun berjalan secara statistik signifikan pada alfa 0,05 dengan nilai t hitung 5,073 untuk laba sebelum pos-pos luar biasa dan 9,312 untuk arus kas operasi tahun berjalan. Jadi, disimpulkan bahwa laba dan arus kas operasi tahun berjalan memiliki kemampuan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. 4.2 Hasil Pengujian Hipotesis Kedua Statistik deskriptif untuk kelompok perusahaan berlaba negatif disajikan dalam tabel 4 dan hasil regresinya disajikan dalam tabel 5. Berdasarkan data hasil regresi, diperoleh adjusted R 2 sebesar 0,084. Hasil ini lebih rendah dibandingkan dengan adjusted R 2 untuk kelompok perusahaan berlaba positif. Namun, nilai

16 tersebut signfikan secara statistik pada alfa 0,05. Dengan demikian, variasi arus kas operasi masa depan dapat dijelaskan oleh variabel laba sebelum pos-pos luar biasa dan arus kas operasi tahun berjalan sebesar 8,4%. Nilai F hitungnya adalah sebesar 8,907 yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan kelompok perusahaan berlaba positif, namun nilai F hitung tersebut juga signifikan secara statistik pada alfa 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa kedua variabel independen signifikan secara statistik dalam mempengaruhi variabel dependen. Sebaliknya, dalam uji t untuk mengetahui sumbangan variabel bebas secara individu diperoleh t hitung - 1,189 untuk laba sebelum pos-pos luar biasa dan nilai t ini tidak signifikan secara statistik karena probabilitas signifikansi untuk laba ini jauh di atas 0,05. Untuk variabel arus kas operasi tahun berjalan diperoleh t hitung 4,019 dan nilai ini signifikan secara statistik pada alfa 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa hipotesis alternatif kedua ditolak, yang artinya laba tidak memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan dengan arus kas operasi tahun berjalan dalam memprediksi arus kas operasi masa depan untuk kelompok perusahaan yang berlaba negatif. V. SIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN, DAN SARAN Secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa arus kas operasi tahun berjalan memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan dengan laba dalam memprediksi arus kas operasi masa depan, baik untuk kelompok perusahaan berlaba positif maupun berlaba negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kemampuan arus kas operasi tahun berjalan yang lebih baik dibandingkan dengan laba dalam memprediksi arus kas operasi masa depan. Hal ini senada dengan hasil

17 yang diperoleh oleh Syafriadi (2000), Supriyadi (1999), DeFond dan Hung (2001). Penelitian ini memiliki keterbatasan, yakni tidak semua data perusahaan nonfinansial berhasil diperoleh sehingga untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan data yang lebih lengkap lagi. Selain itu, dalam melakukan penelitian berikutnya dapat menggunakan model yang lain, seperti memecah laba menjadi beberapa komponen akrual dan diujikan lagi apakah arus kas operasi tahun berjalan tetap memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan dengan laba disagregat dalam memprediksi arus kas operasi masa depan.

18 DAFTAR PUSTAKA Ali, Ashiq The Incremental Information Content of Earnings, Working Capital from Operations and Cash Flows. Journal of Accountimg Research. Vol. 32, No. 1, pp Barth, Mary E, Donald P. Cram dan Karen K. Nelson Accruals and the Prediction of Future Cash Flows. The Accounting Review. Vol. 76; pp Bowen, Robert M., David Burgstahler, dan Lane A. Daley Evidence on The Relationship Between Earnings and Various Measures of Cash Flows. The Accounting Review. (LXI) No. 4. pp Cheng, C.S.A., Chao-Shin Liu, dan Thomas F.S Earnings Permanence and the Incremental Information Content of Cash Flows from Operations. Journal of Accounting Research. Vol. 34, No.1, Spring, Dechow, P.M., S.P. Kothari dan R.L. Watts The Relation Between Earnings and Cash Flows. Journal of Accounting and Economics 25. pp DeFond, Mark dan Mingyi Hung An Empirical Analysis of Analysts Cash Flow Forecast. Doupnik, T.S., dan F.B. Salter External Environment, Culture, and Accounting Practice: a Preliminary Test of a General Model of International Accounting Development. The International Journal of Accounting. (30). Pp FASB Statement of Financial Accounting Concepts (SFAC) No. 1. Finger, Catherine A The Ability of Earnings to Predict Future Earnings and Cash Flow. The Journal Accounting Research. Vol. 32, No.2. Autumn. Pp Hodgson, A., Peta S., dan Clarke Earnings, Cashflows, and Returns: Functional Relations and the Impact of Firm Size. Accounting and Finance. 40. pp IAI Standar Akuntansi Keuangan. Buku Satu. Jakarta: Salemba Empat.

19 Kim, Myung-Sun dan William Kross The Ability of Earnings to Predict Future Operating Cash Flows Has Been Increasing Not Decreasing pdf?abstractid=303283&mirid=1 Kusuma, Poppy Dian Indira Nilai Tambah Kandungan Informasi Laba dan Arus Kas Operasi. SNA VI, h Ndubizu, G.A Accounting Disclosure Methods and Economic Development: Criterion for Globalizing Capital Markets. The International Journal of Accounting (27). pp Parawiyati dan Zaki Baridwan Kemampuan Laba dan Arus Kas dalam Memprediksi Laba dan Arus Kas Perusahaan Go Publik di Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia. Vol. 1 No. 1, h Supriyadi The Predictive Ability of Earnings Versus Cash Flow Data to Predict Future Cash Flows: a Firm-Specific Analysis. Gadjah Mada International Journal of Business. Vol. 1, September, h Syafriadi, Hepi Kemampuan Earnings dan Arus Kas dalam Memprediksi Earnings dan Arus Kas Masa Depan: Studi di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Bisnis dan Akuntansi. Vol. 2, No. 1, April, h Watson, Jodi dan Peter Wells The Association Between Various Earnings and Cash Flow Measures of Firm Performance and Stock Returns: Some Australian Evidence. Wilson, P.G The Alternative Information Content of Accrual and Cash Flow : Combined Evidence at The Earnings Announcement and Annual Report Release Date. The Accounting Research. Vol. 24, Supplement, pp

20 Tabel 1. Jumlah Perusahaan yang Tersedia Datanya Jumlah perusahaan non finansial yang terdaftar selama tahun Jumlah perusahaan yang tersedia datanya: -tahun tahun tahun tahun tahun Tabel 2. Statistik Deskriptif untuk Perusahaan Berlaba Positif Descriptive Statistics CFO t+1 E t CFO t Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean 546 -,64008,41840, Std. Deviation, ,00008,59427, , ,46661,51939, , Tabel 3. Hasil Regresi untuk Perusahaan Berlaba Positif. Model Summary b Model 1 Change Statistics Adjusted Std. Error of R Square R R Square R Square the Estimate Change F Change df1 df2 Sig. F Change,483 a,234,231, ,234 82, ,000 a. Predictors: (Constant), CFO t, E t b. Dependent Variable: CFO t+1 Model 1 Regression Residual Total ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1,428 2,714 82,725,000 a 4, ,009 6, a. Predictors: (Constant), CFO t, E t b. Dependent Variable: CFO t+1

21 Model 1 (Constant) E t CFO t a. Dependent Variable: CFO t+1 Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta t,026,006 4,401 Sig.,000,263,052,203 5,073,000,351,038,373 9,312,000 Tabel 4. Statistik Deskriptif untuk Perusahaan Berlaba Negatif. Descriptive Statistics CFO t+1 E t CFO t Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 174,00050,31651, , , , , , ,29968,28179, , Tabel 5. Hasil Regresi untuk Perusahaan Berlaba Negatif. Model Summary b Model 1 Change Statistics Adjusted Std. Error of R Square R R Square R Square the Estimate Change F Change df1 df2 Sig. F Change,307 a,094,084, ,094 8, ,000 a. Predictors: (Constant), CFO t, E t b. Dependent Variable: CFO t+1 Model 1 Regression Residual Total a. Predictors: (Constant), CFO t, E t b. Dependent Variable: CFO t+1 ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig.,050 2,025 8,907,000 a, ,003,

22 Model 1 (Constant) E t CFO t Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: CFO t+1 Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig.,043,006 7,385,000 -,038,032 -,087-1,189,236,217,054,293 4,019,000